使用 LangChain、LangChain vector store、Fireworks AI DeepSeek V3 和 NVIDIA nv-embed-v1 构建 RAG 聊天机器人

什么是 RAG

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）正引领生成式 AI，尤其是对话式 AI 的新潮流。它将预训练的大语言模型（LLM，如 OpenAI 的 GPT）与存储于向量数据库（如 Milvus、Zilliz Cloud）中的外部知识源相结合，从而让模型输出更准确、更具上下文相关性，并且能够及时融合最新信息。 一个完整的 RAG 系统通常包含以下四大核心组件：

• 向量数据库：用于存储与检索向量化后的知识；
• 嵌入模型：将文本转为向量表示，为后续的相似度搜索提供支持；
• 大语言模型（LLM）：根据检索到的上下文和用户提问生成回答；
• 框架：负责将上述组件串联成可用的应用。

核心组件说明

本教程将带你在 Python 环境下，借助以下组件一步步搭建一个初级的 RAG 聊天机器人：

• LangChain: 一个开源框架，帮助你协调大语言模型、向量数据库、嵌入模型等之间的交互，使集成检索增强生成（RAG）管道变得更容易。
• LangChain in-memory vector store: 一个内存型， 临时性 的向量存储，将嵌入数据存储在内存中，并通过精确的线性搜索找到最相似的嵌入。默认的相似度度量是余弦相似度，但可以更改为 ml-distance 支持的任何相似度度量。目前该存储仅适用于演示，不支持 ID 或删除操作。 (如果您需要为应用程序或企业项目提供更具扩展性的解决方案，我们推荐使用 Zilliz Cloud，这是一个基于开源项目 Milvus构建的全托管向量数据库服务，并提供支持最多 100 万个向量的免费套餐。)
• Fireworks AI DeepSeek V3: 这个高级 AI 模型专注于深度数据探索和分析，通过其强大的分析能力提供有力的洞察。它在模式识别和预测分析方面具有优势，特别适合于金融和医疗等领域，在这些领域，揭示隐藏趋势和做出基于数据的决策至关重要。
• NVIDIA nv-embed-v1: 这个模型专注于为各种应用生成高质量的嵌入，如图像和文本处理。它的优势在于高效捕捉语义相似性和上下文信息。非常适合语义搜索、推荐系统和自然语言理解等任务，它为各个行业的先进人工智能解决方案提供了支持。

完成本教程后，你将拥有一个能够基于自定义知识库回答问题的完整聊天机器人。

注意事项: 使用专有模型前请确保已获取有效 API 密钥。

实战：搭建 RAG 聊天机器人

第 1 步：安装并配置 LangChain

%pip install --quiet --upgrade langchain-text-splitters langchain-community langgraph

第 2 步：安装并配置 Fireworks AI DeepSeek V3

pip install -qU "langchain[fireworks]"

import getpass
import os

if not os.environ.get("FIREWORKS_API_KEY"):
  os.environ["FIREWORKS_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for Fireworks AI: ")

from langchain.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model("accounts/fireworks/models/deepseek-v3", model_provider="fireworks")

第 3 步：安装并配置 NVIDIA nv-embed-v1

pip install -qU langchain-nvidia-ai-endpoints

import getpass
import os

if not os.environ.get("NVIDIA_API_KEY"):
  os.environ["NVIDIA_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for NVIDIA: ")

from langchain_nvidia_ai_endpoints import NVIDIAEmbeddings

embeddings = NVIDIAEmbeddings(model="nvidia/nv-embed-v1")

第 4 步：安装并配置 LangChain vector store

pip install -qU langchain-core

from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore

vector_store = InMemoryVectorStore(embeddings)

第 5 步：正式构建 RAG 聊天机器人

在设置好所有组件之后，我们来搭建一个简单的聊天机器人。我们将使用 Milvus介绍文档 作为私有知识库。你可以用你自己的数据集替换它，来定制你自己的 RAG 聊天机器人。

import bs4
from langchain import hub
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_core.documents import Document
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langgraph.graph import START, StateGraph
from typing_extensions import List, TypedDict

# 加载并拆分博客内容
loader = WebBaseLoader(
    web_paths=("https://milvus.io/docs/overview.md",),
    bs_kwargs=dict(
        parse_only=bs4.SoupStrainer(
            class_=("doc-style doc-post-content")
        )
    ),
)

docs = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
all_splits = text_splitter.split_documents(docs)

# 索引分块
_ = vector_store.add_documents(documents=all_splits)

# Define prompt for question-answering
prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt")


# 定义应用状态
class State(TypedDict):
    question: str
    context: List[Document]
    answer: str


# 定义应用步骤
def retrieve(state: State):
    retrieved_docs = vector_store.similarity_search(state["question"])
    return {"context": retrieved_docs}


def generate(state: State):
    docs_content = "\n\n".join(doc.page_content for doc in state["context"])
    messages = prompt.invoke({"question": state["question"], "context": docs_content})
    response = llm.invoke(messages)
    return {"answer": response.content}


# 编译应用并测试
graph_builder = StateGraph(State).add_sequence([retrieve, generate])
graph_builder.add_edge(START, "retrieve")
graph = graph_builder.compile()

测试聊天机器人

Yeah! You've built your own chatbot. Let's ask the chatbot a question.

response = graph.invoke({"question": "What data types does Milvus support?"})
print(response["answer"])

示例输出

Milvus 支持多种数据类型，包括稀疏向量、二进制向量、JSON 和数组。此外，它还支持常见的数值类型和字符类型，使其能够满足不同的数据建模需求。这使得用户能够高效地管理非结构化或多模态数据。

优化小贴士

在搭建 RAG 系统时，合理调优能显著提升性能与效率。下面为各组件提供一些实用建议：

LangChain 优化建议

为了优化 LangChain，需要通过高效地构建链路和代理来减少工作流程中的冗余操作。使用缓存避免重复计算，从而加快系统速度，并尝试采用模块化设计，确保模型或数据库等组件能够轻松替换。这将提供灵活性和效率，使您能够快速扩展系统，而无需不必要的延迟或复杂性。

LangChain in-memory vector store 优化建议

LangChain 内存型向量存储只是一个临时性的向量存储，它将嵌入数据存储在内存中，并进行精确的线性搜索以找到最相似的嵌入。它的功能非常有限，仅适用于演示。如果您计划构建一个功能完整甚至生产级的解决方案，我们推荐使用 Zilliz Cloud，这是一个基于开源项目 Milvus构建的全托管向量数据库服务，并提供支持最多 100 万个向量的免费套餐。)

Fireworks AI DeepSeek V3 优化建议

DeepSeek V3经过优化，专注于高级推理和响应质量，使其成为需要深度上下文理解的RAG应用程序的强大选择。通过实施多阶段排名来提高检索效果，确保只有最相关的文档作为上下文。使用结构化提示，清晰划分检索内容与用户查询之间的界限。调整温度（0.1-0.2）以提高准确性，并微调top-k/top-p以控制响应。通过预计算嵌入和缓存常见查询数据来最小化延迟。利用Fireworks AI的API优化，批量处理多个请求，减少处理开销。在高需求场景中实施动态扩展策略，确保模型在负载下的性能保持一致。如果在多层架构中使用，针对高价值查询部署DeepSeek V3，同时利用较小的模型进行基础查询。

NVIDIA nv-embed-v1 优化建议

为了在检索增强生成（RAG）设置中优化 NVIDIA nv-embed-v1，请确保使用特定领域的数据对您的模型进行微调，以提高相关性和准确性。利用混合精度训练来加快训练时间并减少内存使用。实施高效的批处理技术以处理更大的数据集，从而最大化吞吐量。利用 NVIDIA 的 TensorRT 进行推理优化，以实现更快的检索响应时间。最后，监测 GPU 利用率，并尝试各种超参数，例如学习率和 dropout 率，以实现针对您的应用需求的最佳性能。

通过系统性实施这些优化方案，RAG 系统将在响应速度、结果准确率、资源利用率等维度获得全面提升。 AI 技术迭代迅速，建议定期进行压力测试与架构调优，持续跟踪最新优化方案，确保系统在技术发展中始终保持竞争优势。

RAG 成本计算器

估算 RAG 成本时，需要分析向量存储、计算资源和 API 使用等方面的开销。主要成本驱动因素包括向量数据库查询、嵌入生成和 LLM 推理。RAG 成本计算器是一款免费的在线工具，可快速估算构建 RAG 的费用，涵盖切块（chunking）、嵌入、向量存储/搜索和 LLM 生成。能帮助你发现节省费用的机会，最高可通过无服务器方案在向量存储成本上实现 10 倍降本。

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收获与总结

通过深入本教程，您已经解锁了从零开始构建强大RAG系统的魔力！您学习了LangChain如何像指挥家指挥交响乐一样，作为黏合剂无缝连接您的管道组件。LangChain向量存储作为您的动态记忆库，精准地组织和检索信息，而NVIDIA那闪电般快速的nv-embed-v1嵌入模型则将文本转化为丰富的数值表示，像专家一样处理非结构化数据。接着，Fireworks AI的DeepSeek V3 LLM成为焦点，通过结合检索到的上下文和其深厚的语言理解，生成类人反应。这些组成部分共同形成了一个不仅功能齐全而且智能的RAG管道，使得应用程序能够回答问题、总结内容和解决带有上下文意识的问题。您亲眼见证了每个组件独特优势的结合——LangChain的灵活性、NVIDIA的速度及DeepSeek V3的细致，创造出比其部分之和更伟大的成果。

但这还不是全部！您还掌握了优化系统的专业技巧，比如平衡块大小以提高检索效率，以及调整元数据过滤器以增加相关性。使用免费的RAG成本计算器，您可以在不牺牲性能的情况下做出具有成本效益的选择。现在轮到您运用这些工具，随心所欲地创新。无论您是在构建客户支持机器人、研究助手，还是全新的项目，您都拥有了创新的基础。前景无限——去尝试、调整和创造吧。您下一个突破性的RAG应用距离您只有几行代码的距离。祝您构建愉快，记住：每一次迭代都将让您更接近惊人的成就！🚀

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